論文の概要: WiseLVAM: A Novel Framework For Left Ventricle Automatic Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12023v1
• Date: Sat, 16 Aug 2025 11:58:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.517666
• Title: WiseLVAM: A Novel Framework For Left Ventricle Automatic Measurements
• Title（参考訳）: WiseLVAM: 左室自動測定のための新しいフレームワーク
• Authors: Durgesh Kumar Singh, Qing Cao, Sarina Thomas, Ahcène Boubekki, Robert Jenssen, Michael Kampffmeyer,
• Abstract要約: 臨床ガイドラインでは,Bモード心エコー画像の左室リニア計測を基礎レベルで行うことを推奨している。 ほとんどの自動化された手法は、測定タスクのBモード画像から直接ランドマークを推定する。 textitWiseLVAM - SLを自動的に配置し、AMMモードでLV線形測定を自動的に実行する、新しく、完全に自動化され、手動で適応可能なフレームワーク。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.839381181430948
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clinical guidelines recommend performing left ventricular (LV) linear measurements in B-mode echocardiographic images at the basal level -- typically at the mitral valve leaflet tips -- and aligned perpendicular to the LV long axis along a virtual scanline (SL). However, most automated methods estimate landmarks directly from B-mode images for the measurement task, where even small shifts in predicted points along the LV walls can lead to significant measurement errors, reducing their clinical reliability. A recent semi-automatic method, EnLVAM, addresses this limitation by constraining landmark prediction to a clinician-defined SL and training on generated Anatomical Motion Mode (AMM) images to predict LV landmarks along the same. To enable full automation, a contour-aware SL placement approach is proposed in this work, in which the LV contour is estimated using a weakly supervised B-mode landmark detector. SL placement is then performed by inferring the LV long axis and the basal level-mimicking clinical guidelines. Building on this foundation, we introduce \textit{WiseLVAM} -- a novel, fully automated yet manually adaptable framework for automatically placing the SL and then automatically performing the LV linear measurements in the AMM mode. \textit{WiseLVAM} utilizes the structure-awareness from B-mode images and the motion-awareness from AMM mode to enhance robustness and accuracy with the potential to provide a practical solution for the routine clinical application.
• Abstract（参考訳）: 臨床ガイドラインでは、Bモード心エコー画像(典型的には僧帽弁のリーフレット先端)で左心室(LV)をリニアに測定し、仮想スキャンライン(SL)に沿ってLV長軸に垂直に配列することを推奨している。 しかしながら、ほとんどの自動化された手法は、LV壁に沿った予測点の小さなシフトでさえ大きな測定誤差を生じさせ、臨床的な信頼性を低下させるような、測定タスクのBモード画像から直接ランドマークを推定する。 最近の半自動法であるEnLVAMは、臨床者が定義したSLにランドマーク予測を制約し、生成した解剖学的運動モード(AMM)画像をトレーニングすることで、LVのランドマークを予測することで、この制限に対処する。 完全自動化を実現するために,弱制御Bモードランドマーク検出器を用いてLV輪郭を推定する輪郭対応SL配置手法を提案する。 次に、LV長軸と基底レベル模倣臨床ガイドラインを推定してSL配置を行う。 この基盤の上に構築された \textit{WiseLVAM} - SLを自動的に配置し、AMMモードでLV線形測定を自動的に実行する、新しく、完全に自動化され、手動で適応可能なフレームワーク。 textit{WiseLVAM} は、Bモード画像の構造認識と、AMMモードからの運動認識を利用して、ロバストネスと精度を高め、日常的な臨床応用のための実用的なソリューションを提供する。

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